基于l1,2惩罚典型相关分析的特征选择

特征选择是多模态高维数据机器学习的一个热点问题,而过拟合和过稀疏是特征选择需要克服的关键问题。对此提出以l_(1,2)范数作为惩罚项兼顾稀疏作用和光滑作用,以组内稀疏来防止过拟合,以组间光滑来防止过稀疏,通过优化数据间的相关性来实现特征选择。然而对一般数据而言,群组信息又很难获得,所以对于群组信息缺失的数据,应用随机分组获得群组信息,最终实现兼顾组间光滑和组内稀疏优点的特征选择。模拟实验结果表明,该方法能较完整地选择出两模态数据间的关联特征,并且去除不相关特征。     

基于人性化用户特征的在线酒店推荐技术研究

近年来,人们对于酒店的需求与日俱增。但面对形形色色的酒店服务,如何选择的问题日益突出,精准合理的个性化酒店推荐拥有极大市场。已有的传统推荐技术及其推荐系统,没有从内生性参数分析和解释用户行为,在用户兴趣点发掘的精确性以及数据稀疏情况下的推荐存在局限。对此提出一种面向酒店的人性化用户建模与推荐方法。根据所在实验室提出的数字灵魂模型,将其映射到酒店领域,得到人性化酒店用户模型。计算用户偏好与酒店特征间的相似度,并结合基于协同过滤的推荐技术,得出推荐候选集。以"酒店管理营运博弈沙盘"为实验平台,该沙盘是由所在实验室研发并已被数十家酒店管理院校使用的电子学习软件。实验结果表明,相比于单纯的特征参数匹配和普通的协同过滤,该方法拥有更高的准确率、召回率和运行效率,并在一定程度上解决冷启动和数据稀疏的问题。     

飞秒激光光斑轮廓的傅里叶描述子重建及特征提取

在利用飞秒激光对单晶硅材料进行微尺度烧蚀时,衍生的等离子体发光光斑中蕴含着大量的加工信息。如何有效提取光斑图像的几何特征信息,对研究飞秒激光烧蚀加工工艺过程具有重要意义。轮廓特征是描述激光光斑最重要的特征之一,本文着重分析了等离子体光斑轮廓特征与光斑运动规律间的关系及光斑运动情况分类方法。首先,考虑到光斑微弱的特性,对光斑图像进行增强处理。其次,采用链码方法提取光斑轮廓特征,并利用傅里叶描述子低频特性,选取少量的描述子重建光斑图像轮廓特征,减少了复杂的计算量,有效提高了光斑图像分类的速度与质量。最后,运用Hu不变矩特征证明傅里叶描述子用于提取激光光斑对轮廓特征的有效性。